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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18662

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dc.contributor.advisorNETO, Raul da Mota Silveira-
dc.contributor.authorBARBOSA, Marina Rogério de Melo-
dc.date.accessioned2017-04-27T13:35:51Z-
dc.date.available2017-04-27T13:35:51Z-
dc.date.issued2015-03-02-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18662-
dc.description.abstractA despeito de sua relevância para vida urbana brasileira, há um número bastante reduzido de estudos que tratam dos determinantes do tempo de commuting no Brasil, e ainda menos para a RMRs. Este trabalho fornece, pois,evidênciasa respeito dos condicionantes da mobilidade urbana nos municípios da Região Metropolitana do Recife (RMR), através do estudo do tempo de deslocamento casa-trabalho dos ocupados (tempo de commuting). Para tal, utiliza o instrumental fornecido pela Econometria Espacial aplicado a dados do Censo Demográfico 2010 do IBGE, com corte para Áreas de Ponderação. Considerando a forte dependência espacial associada ao deslocamento nos centros urbanos, foram considerados o Spatial Durbin Model(SDM), que fornece estimativas para dados que apresentam dependência espacial na variável dependente e nas variáveis explicativas, através da inclusão de um termo de defasagem espacial e o Spatial Error Model (SEM), que considera situações em que há autocorrelação espacial no termo de erro. A análise dos testes de dependência espacial mostrou que para a região estudada a dependência espacial ocorre via resíduos e não via defasagem espacial, de modo que os resultados considerados são os do modelo SEM. As evidências obtidas indicam que a distância ao centro e a densidade populacional exercem influência positiva no tempo de commuting, enquanto a renda domiciliar per capita e o percentual de imóveis alugados de cada área têm influência negativa.pt_BR
dc.description.sponsorshipFACEPEpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjecttempo de commutingpt_BR
dc.subjectRecifept_BR
dc.subjecteconometria espacialpt_BR
dc.subjectcommuting timept_BR
dc.subjectRecifept_BR
dc.subjectspatial econometricspt_BR
dc.titleCondicionantes da mobilidade urbana: uma análise empírica para a Região Metropolitana do Recifept_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7581944483559701pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3921888911294306pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Economiapt_BR
dc.description.abstractxDespite its relevance for the brazilian urban life, there are only a few studies which deal with the determinants of the commuting time in Brazil, and even fewer for the metropolitan region of Recife. The present work provides, then, evidence about the urban mobility conditioning for the municipalities of the metropolitan region of Recife (RMR), by studying the homework translation time of the employed (commuting time). To accomplish that, it uses a spatial econometrics framework applied to data provided by the 2010 IBGE Demographic Census, focused on weighting areas. Considering the strong spatial dependence related to the translation in urban centers, we considered the Spatial Durbing Model (SDM), which provides estimates for data that present spatial dependence in the dependent and explanatory variables, through the inclusion of a spatial lag term and the Spatial Error model (SEM), which considers situations in which there are spatial autocorrelation in the error term. The analysis of the spatial dependence tests showed that for the studied region the spatial dependence occurs through the disturbances and not through spatial lag, so that the presented results are from the SEM Model. The evidences obtained indicate that the distance to downtown and the population density positively influence the commuting time, while the median household income and the rented property percentage in each area has a negative influence.pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Economia

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